Programowanie wielkich modeli językowych z użyciem Azure OpenAI - Francesco Esposito [KSIĄŻKA]

Użyj modeli LLM do budowy lepszych aplikacji biznesowych Autonomicznie komunikuj się z użytkownikami i optymalizuj zadania biznesowe za pomocą aplikacji, których celem jest uczynienie interakcji między ludźmi i komputerami bardziej płynnymi i naturalnymi. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito przedstawia kilka scenariuszy, dla których efektywny jest model LLM: tworzenie wyrafinowanych rozwiązań biznesowych, zmniejszanie różnicy między ludźmi i maszynami wyposażonymi w oprogramowanie, a także budowanie potężnych silników wnioskowania. Spostrzeżenia dotyczące podpowiadania i programowania konwersacyjnego - z konkretnymi technikami dla wzorców i platform - pozwalają odkryć, w jaki sposób język naturalny może zapewnić nowe, zaawansowane podejście do kodowania. Konkretne kompleksowe demonstracje (wykorzystujące język Python i platformę ASP.NET Core) prezentują wszechstronne wzorce interakcji między istniejącymi procesami, API, danymi i wkładem ludzkim. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito pomoże Ci: - Zrozumieć historię dużych modeli językowych i programowania konwersacyjnego - Zastosować podpowiadanie jako nowy sposób kodowania - Poznać podstawowe techniki podpowiadania i przypadki użycia - Zaprojektować zaawansowane podpowiedzi, wliczając w to łączenie modeli LLM z danymi i wywoływanie funkcji w celu budowy silników wnioskowania - Użyć w kodzie języka naturalnego do definiowania przepływów pracy i koordynowania istniejących API - Opanować zewnętrzne platformy LLM - Ocenić obawy związane z bezpieczeństwem, prywatnością i dokładnością sztucznej inteligencji - Poznać otoczenie regulacyjne sztucznej inteligencji - Zbudować i wdrożyć osobistego asystenta - Zastosować wzorzec generowania wzbogacanego wyszukiwaniem informacji (RAG) do formułowania odpowiedzi w oparciu o bazę wiedzy - Skonstruować konwersacyjny interfejs użytkownika Dla profesjonalistów i konsultantów IT Dla profesjonalistów, architektów, głównych deweloperów i programistów oprogramowania, a także entuzjastów uczenia się maszyn Dla wszystkich zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego lub rzeczywistymi zastosowaniami języka podobnego do ludzkiego w oprogramowaniu O autorze Uzbrojony w solidną wiedzę matematyczną Francesco Esposito jest autorem dwóch książek wydawnictwa Microsoft Press na temat uczenia się maszyn. Obecnie pełni funkcję dyrektora ds. inżynierii i danych w Crionet, firmie dostarczającej innowacyjne rozwiązania dla branży sportowej i medialnej. Założył także Youbiquitous, fabrykę analizy danych i oprogramowania zajmującą się modelami LLM, a także KBMS Data Force, startup skupiający się na terapii cyfrowej i inteligentnej opiece zdrowotnej. Cały przykładowy kod znajdziesz na: MicrosoftPressStore.com/LLMAzureAI/downloads

"Autonomicznie komunikuj się z użytkownikami i optymalizuj zadania biznesowe za pomocą aplikacji, których celem jest uczynienie interakcji między ludźmi i komputerami bardziej płynnymi i naturalnymi. Ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji Francesco Esposito przedstawia kilka scenariuszy, dla których efektywny jest model LLM: tworzenie wyrafinowanych rozwiązań biznesowych, zmniejszanie różnicy między ludźmi i maszynami wyposażonymi w oprogramowanie, a także budowanie potężnych silników wnioskowania. Spo-strzeżenia dotyczące podpowiadania i programowania konwersacyjnego - z konkretnymi technikami dla wzorców i platform - pozwalają odkryć, w jaki sposób język naturalny może zapewnić nowe, zaawansowane podejście do kodowania. Konkretne kompleksowe demonstracje (wykorzystujące język Python i platformę ASP.NET Core) prezentują wszechstronne wzorce interakcji między istniejącymi procesami, API, danymi i wkładem ludzkim. Ta książka pomoże Ci: Zrozumieć historię dużych modeli językowych i programowania konwersacyjnego Zastosować podpowiadanie jako nowy sposób kodowania Poznać podstawowe techniki podpowiadania i przypadki użycia Zaprojektować zaawansowane podpowiedzi, wliczając w to łączenie modeli LLM z danymi i wywoływanie funkcji w celu budowy silników wnioskowania Użyć w kodzie języka naturalnego do definiowania przepływów pracy i koordynowania istniejących API Opanować zewnętrzne platformy LLM Ocenić obawy związane z bezpieczeństwem, prywatnością i dokładnością sztucznej inteligencji Poznać otoczenie regulacyjne sztucznej inteligencji Zbudować i wdrożyć osobistego asystenta Zastosować wzorzec generowania wzbogacanego wyszukiwaniem informacji (RAG) do formułowania odpowiedzi w oparciu o bazę wiedzy Skonstruować konwersacyjny interfejs użytkownika Dla profesjonalistów IT Dla profesjonalistów, architektów, głównych deweloperów i programistów oprogramowania, a także entuzja-stów uczenia się maszyn Dla wszystkich zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego lub rzeczywistymi zastosowaniami języ-ka podobnego do ludzkiego w oprogramowaniu O autorze Francesco Esposito, uzbrojony w solidną wiedzę matematyczną, jest autorem dwóch książek wydawnictwa Microsoft Press na temat uczenia się maszyn. Obecnie pełni funkcję dyrektora ds. inżynierii i danych w Crionet, firmie dostarczającej innowacyjne rozwiązania dla branży sportowej i medialnej. Założył także You-biquitous, fabrykę analizy danych i oprogramowania zajmującą się modelami LLM, a także KBMS Data Force, startup skupiający się na terapii cyfrowej i inteligentnej opiece zdrowotnej. Kod źródłowy dostępny na stronie dostawcy.